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PyTorch 学习 -1- 张量

本节目录 张量简介 PyTorch如何创建张量 PyTorch张量操作 PyTorch张量广播机制 张量 几何代数定义张量是基于向量和矩阵推广,比如我们可以将标量视为张量,矢量可以视为一阶张量...我们可能有10,000 张郁金香图片,这意味着,我们将用到4D张量: (batch_size, width, height, channel) = 4D PyTorch, torch.Tensor...创建张量 接下来内容,我们将介绍几种常见创建tensor方法。...我们可以使用索引操作取得张量长、宽等数据维度。...图片 操作张量 接下来内容,我们将介绍几种常见张量操作方法: 加法操作 import torch # 方式1 y = torch.rand(4, 3) print(x + y) # 方式2

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Github项目推荐 | tntorch - 使用PyTorch进行张量网络学习

欢迎使用tntorch,一个使用张量网络PyTorch驱动建模和学习库。 这种网络独特之处在于它们使用多线性神经单元(而不是非线性激活单元)。...功能包括: 张量、广播、转让等基本和花哨索引 张量分解和重建 元素和张量算术 使用交叉近似黑盒函数构建张量 统计和敏感性分析 使用自动分化进行优化 杂项。...部分支持其他分解,如 INDSCAL, CANDELINC, DEDICOM, PARATUCK2, 和自定义格式 例如,以下网络都代表TT和TT-Tucker格式4D张量(即可以采用 I1 x I2...tntorch ,所有张量分解共享相同接口。...: > print(t.torch().shape)torch.Size([32, 32, 32, 32]) 由于PyTorch自动微分,你可以很容易地定义张量各种损失函数: def loss(t

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独家 | 兼顾速度和存储效率PyTorch性能优化(2022)

如果源数据是具有相同数据类型和设备类型张量,那么torch.as_tensor(others)可以适用情况下,会避免复制数据。...3070)可以混合精度获益更多,因为它们具有张量核架构,这使得他们性能上具有特殊优势,完胜CUDA核心。...PyTorch对设置requires_grad=True操作使用一个中间内存缓冲区。因此,如果已知不需要任何涉及梯度操作,便可以推理和验证过程禁用梯度计算来节省资源。...16. 4D NCHW张量使用channels_last内存格式  4D NCHW被重新组织为NHWC格式(作者图片灵感来自参考文献) 使用chanes_last内存格式,按像素对像素方式保存图像...原始4D NCHW张量将内存每个通道(红色/灰色/蓝色)聚集到一起。

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学习python 】51.文件打开与关闭及其Python应用

打开word软件,新建一个word文件 写入个人简历信息 保存文件 关闭word软件 同样,操作文件整体过程与使用word编写一份简历过程是很相似的 打开文件,或者新建立一个文件 读/写数据...打开文件 python,使用open函数,可以打开一个已经存在文件,或者创建一个新文件 open(文件路径,访问模式) 示例如下: f = open('test.txt', 'w') 说明: 文件路径...例如:C:/Users/chris/AppData/Local/Programs/Python/Python37/python.exe,电脑盘符开始,表示就是一个绝对路径。...相对路径:是当前文件所在文件夹开始路径。 test.txt,是在当前文件夹查找 test.txt 文件 ./test.txt,也是在当前文件夹里查找test.txt文件, ..../表示是当前文件夹。 ../test.txt,当前文件夹上一级文件夹里查找 test.txt 文件。 ..

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昇思25天学习打卡营第二天|张量

其中,非元素值存储values,非元素位置存储indptr(行)和indices(列)。...各参数含义如下: indptr: 一维整数张量, 表示稀疏数据每一行元素values起始位置和终止位置, 索引数据类型支持int16、int32、int64。...indices: 一维整数张量,表示稀疏张量元素位置, 与values长度相等,索引数据类型支持int16、int32、int64。...PyTorch张量操作也非常强大,但有时可能需要更复杂调用方式或额外步骤来实现相同功能。 MindSpore和PyTorch都与NumPy具有良好兼容性。...PyTorch,处理稀疏数据可能需要更多手动工作,例如使用稀疏矩阵库或自定义操作。

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PyTorch核心--tensor 张量 !!

前言 PyTorch张量是核心数据结构,它是一个多维数组,类似Numpy数组。张量不仅仅是存储数据容器,还是进行各种数学运算和深度学习操作基础。...下面3个方面做一共总结: 张量概念 张量原理 张量操作 张量概念 1. 张量定义 张量是一种多维数组,它可以是标量(维数组)、向量(一维数组)、矩阵(二维数组)或具有更高维度数组。...PyTorch张量是tensor.Tensor 实例,可以通过不同方式创建,如直接Python列表、Numpy数组或通过特定函数生成。...变为(3, 8) 张量原理 PyTorch张量是基于Tensor类实现,它提供了对底层存储抽象。...步幅(stride) 步幅是指在存储中移动到下一个元素所需步数。了解步幅有助于理解张量中进行索引和切片时性能。

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PyTorch入门笔记-基本数据类型

本小节主要介绍 PyTorch 基本数据类型,先来看看 Python 和 PyTorch 基本数据类型对比。...[ds2dcgs3x6.png] Python 基本数据类型 PyTorch 几乎都有对应,只不过 PyTorch 基本数据类型名称都是以 Tensor 结尾。...不过介绍深度学习不同维度张量之前,先来看看在 PyTorch 查看 tensor 形状以及 tensor 维度属性和函数: 查看 tensor 形状: tensor.shape:shape 为...还有一点需要注意,当接受数据内容时,torch.tensor 传入数据推断出数据类型,而 torch.Tensor 则会使用默认全局数据类型。」...2 # 可以为size函数传入指定索引来获取对应维度上元素个数 >>> print(a.size(0)) 2 >>> print(a.size(1)) 3 2D 张量称为矩阵,深度学习中常用于向量数据

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优化PyTorch速度和内存效率技巧汇总

如果源数据是一个具有相同数据类型和设备类型张量,那么torch.as_tensor(others) 可以避免拷贝数据。...使用PyTorch JIT将点操作融合到单个kernel 点操作包括常见数学操作,通常是内存受限PyTorch JIT会自动将相邻点操作融合到一个内核,以保存多次内存读/写操作。...我之前确实发现混合精度可能会降低模型精度,这取决于算法,数据和问题。 使用自动混合精度(AMP)很容易PyTorch利用混合精度。PyTorch默认浮点类型是float32。...对于4D NCHW Tensors使用通道最后内存格式 4D NCHW重新组织成 NHWC格式 使用channels_last内存格式以逐像素方式保存图像,作为内存中最密集格式。...原始4D NCHW张量在内存按每个通道(红/绿/蓝)顺序存储。

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PyTorch 深度学习(GPT 重译)(一)

3.2 张量:多维数组 我们已经学到了张量PyTorch 基本数据结构。张量是一个数组:即,一种数据结构,用于存储一组可以通过索引单独访问数字,并且可以用多个索引进行索引。...3.2.1 Python 列表到 PyTorch 张量 让我们看看list索引是如何工作,这样我们就可以将其与张量索引进行比较。... Python ,取一个包含三个数字列表(.code/p1ch3/1_tensors.ipynb): # In[1]: a = [1.0, 2.0, 1.0] 我们可以使用相应开始索引来访问列表第一个元素...实际上,我们第 3.2 节请求points[0]时,我们得到是另一个索引与points张量相同存储张量–只是不是全部,并且具有不同维度(1D 与 2D)。...之后,增加行(张量第一个索引)将沿着存储跳过一个元素,就像我们points沿着列移动一样。这就是转置定义。不会分配新内存:转置只是通过创建一个具有不同步幅顺序新Tensor实例来实现

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PyTorch 深度学习(GPT 重译)(二)

对于成功使用 PyTorch 这样工具,对张量执行操作并有效地对其进行索引能力至关重要。现在您已经了解了张量基础知识,随着您在本书中学习过程,您对张量灵活性将会增长。...注意,bad_indexes只有 20 个条目被设置为True!通过使用 PyTorch 称为高级索引功能,我们可以使用数据类型为torch.bool张量索引data张量。...同样,处理文本可能是最常见、最深入研究序列任务;因此,例如,处理时间序列任务时,我们可能会自然语言处理中所做工作寻找灵感。 4.6 结论 本章,我们涵盖了很多内容。...我们模型,参数将是 PyTorch 标量(也称为张量),并且乘法操作将使用广播产生返回张量。...它使用以下规则来匹配张量元素: 对于每个索引维度,后往前计算,如果其中一个操作数该维度上大小为 1,则 PyTorch 将使用该维度上单个条目与另一个张量沿着该维度每个条目。

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Variable和Tensor合并后,PyTorch代码要怎么改?

张量一些操作 先前版本,Tensor 矢量(1维张量索引将返回一个 Python 数字,但一个Variable矢量索引将返回一个大小为(1,)矢量。...幸运是,新版本PyTorch引入了适当标量(0维张量)支持!...对于标量索引是没有意义(目前版本会给出一个警告,但在0.5.0将会报错一个硬错误):使用 loss.item()标量获取 Python 数字。...值得注意得是,如果你累积损失时未能将其转换为 Python 数字,那么程序内存使用量可能会增加。这是因为上面表达式右侧,在先前版本是一个 Python 浮点型数字,而现在它是一个张量。...新版本PyTorch 0.4.0,你通过一下两种方式让这一过程变得更容易: 张量device属性将为所有张量提供 torch.device 属性(get_device 仅适用于 CUDA 张量

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【图解相对论系列1】怎样直观地理解张量(Tensor)?爱因斯坦广义相对论数学基础

Dot product of two 4D tensors https://discuss.pytorch.org/t/dot-product-of-two-4d-tensors/69555 度量张量...同构意义下,第张量 (r = 0) 为标量(Scalar),第一阶张量 (r = 1) 为向量(Vector), 第二阶张量 (r = 2) 则成为矩阵(Matrix)。...例如在扩散张量成像,表达器官对于水各个方向微分透性张量可以用来产生大脑扫描图。...虽然张量可以用分量多维数组来表示,张量理论存在意义在于进一步说明把一个数量称为张量涵义,而不仅仅是说它需要一定数量有指标索引分量。特别是,坐标转换时,张量分量值遵守一定变换法则。...广义相对论完全由张量语言表述,爱因斯坦列维-奇维塔本人那里学了很多张量语言(其实是Marcel Grossman,他是爱因斯坦苏黎世联邦理工学院同学,一个几何学家,也是爱因斯坦张量语言方面的良师益友

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滑动窗口也能用于实例分割,陈鑫磊、何恺明等人提出图像分割新范式

利用 TensorMask 框架,研究者 4D 张量标度索引列表上开发了一个金字塔结构,并将其命名为 tensor bipyramid。...TensorMask 表征核心理念是利用结构化 4D 张量一个空间域上表征 Mask。...我们认为,这一任务与语义分割、边界框目标检测等其他密集预测任务有着本质上不同,因为在这一任务,每个空间位置输出本身就是一个几何结构,具有自己空间维度。...为了使其更加清晰,我们将密集实例分割看成一个 4D 张量上进行预测任务,提出了 TensorMask 通用框架,这一框架可以显式地捕捉这一几何机构并使得 4D 张量新型操作成为可能。...张量 Bipyramid,目标框检测,使用特征金字塔非常常见。

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PyTorch 4.0版本迁移指南

这意味着你不再需要在代码到处使用Variable封装器。 type()Tensor更改 还要注意,张量type()不再反映数据类型。....data是Variable获取底层Tensor主要方式。合并后,调用y = x.data仍然具有类似的语义。...支持0维(标量)张量 在过去,索引到一个Tensor向量(1维张量)会得到一个Python数字,而索引到一个Variable向量中会得到一个尺寸为(1,)向量!...幸运是,此版本PyTorch引入了标量(0维张量支持!...0.4.0之前,loss是一个封装了(1,)张量Variable,但0.4.0loss现在是一个标量。索引到标量是没有意义(现在它会给出一个警告,但在0.5.0将是一个系统错误)。

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PyTorch 重磅更新,不只是支持 Windows

▌目录 主要变化 张量/变量合并 张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点工具 torch分布 24个基础概率分布...张量一些操作 先前版本,Tensor矢量(1维张量索引将返回一个Python数字,但一个Variable矢量索引将返回一个大小为(1,)矢量。...对于标量索引是没有意义(目前版本会给出一个警告,但在0.5.0将会报错一个硬错误):使用 loss.item()标量获取 Python 数字。...支持高级索引方式 新版本 PyTorch 将完全支持高级索引,遵循 numpy 高级索引规则。...6870时,修复 SVD 操作反向过程非方形矩阵 bug core 检测 _C 共享库重新初始化,这通常会导致一些错误 bug#6232 修复所有字节张量索引 bug#3926 只允许使用稠密浮点类型作为默认张量类型

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PyTorch 这些更新,你都知道吗?

▌目录 主要变化 张量/变量合并 张量 数据类型 版本迁移指南 新特性 张量 高级索引功能 快速傅里叶变换 神经网络 权衡内存计算 瓶颈—用于识别代码热点工具 torch分布 24个基础概率分布...张量一些操作 先前版本,Tensor矢量(1维张量索引将返回一个Python数字,但一个Variable矢量索引将返回一个大小为(1,)矢量。...对于标量索引是没有意义(目前版本会给出一个警告,但在0.5.0将会报错一个硬错误):使用 loss.item()标量获取 Python 数字。...支持高级索引方式 新版本 PyTorch 将完全支持高级索引,遵循 numpy 高级索引规则。...6870时,修复 SVD 操作反向过程非方形矩阵 bug core 检测 _C 共享库重新初始化,这通常会导致一些错误 bug#6232 修复所有字节张量索引 bug#3926 只允许使用稠密浮点类型作为默认张量类型

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学习python 】56. 异常处理程序设计重要性与应用

异常概念 程序运行过程,由于编码不规范或其他客观原因,可能会导致程序无法继续运行,此时就会出现异常。如果不对异常进行处理,程序可能会直接中断。为了保证程序健壮性,引入了异常处理概念。...为了提高程序健壮性,可以使用异常处理机制来解决可能出现问题。 try…except语句 try...except语句用于处理代码运行过程可能出现异常。...语法结构如下: try: # 可能会出现异常代码块 except 异常类型: # 出现异常后处理语句 示例: try: f = open('test.txt', 'r')...print(f.read()) except FileNotFoundError: print('文件没有找到,请检查文件名称是否正确') try…else语句 if语句中,我们对else...try...except...也一样,即如果没有捕获到异常,就执行else操作。

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